李文雪，包園，陳翠，王碩，周芳

（1.徐州醫(yī)科大學(xué) 護(hù)理學(xué)院，江蘇 徐州 221004；2.徐州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院 重癥醫(yī)學(xué)科，江蘇 徐州 221006）

疼痛是重癥患者入住ICU 后的一個(gè)重要問題，高強(qiáng)度、 持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的急性疼痛如不能在初始狀態(tài)下被充分控制，則可能發(fā)展為慢性疼痛[1]。 研究表明，ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛的發(fā)生率為14%～77%[2]。慢性疼痛與ICU 轉(zhuǎn)出患者的生活質(zhì)量密切相關(guān)，其不僅給患者的生理、 心理和社會(huì)功能造成較大的影響，同時(shí)造成了較重的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，已成為重要的公共健康和社會(huì)問題[3]。 目前針對(duì)ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛的研究以橫斷面調(diào)查為主[4]，動(dòng)態(tài)描述發(fā)展軌跡的縱向研究較少[5]，且忽略了患者慢性疼痛發(fā)展的異質(zhì)性。 增長(zhǎng)混合模型（growth mixture model,GMM）假設(shè)群體內(nèi)個(gè)體的發(fā)展軌跡存在差異， 把具有相同或者類似發(fā)展軌跡的個(gè)體歸為一類， 由此將群體分成若干個(gè)互斥的亞群， 并對(duì)每個(gè)亞群的發(fā)展軌跡進(jìn)行描述[6]。 目前已有研究運(yùn)用增長(zhǎng)混合模型在不同研究人群中發(fā)現(xiàn)了異質(zhì)性的慢性疼痛發(fā)展軌跡[7-8]，但基于此模型探究ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛發(fā)展軌跡的縱向研究尚未見報(bào)道。因此，本研究動(dòng)態(tài)追蹤了ICU 轉(zhuǎn)出患者的慢性疼痛狀況， 基于增長(zhǎng)混合模型識(shí)別出慢性疼痛發(fā)展軌跡的潛在類別， 并分析潛在類別的影響因素，以期為ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛的早期預(yù)防、識(shí)別、干預(yù)和長(zhǎng)期管理提供實(shí)踐依據(jù)。

1 對(duì)象與方法

1.1 調(diào)查對(duì)象 采用便利抽樣法， 選取2021 年11月—2022 年8 月從徐州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院綜合ICU 轉(zhuǎn)出的患者作為研究對(duì)象。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）18～85歲；（2）住ICU 時(shí)長(zhǎng)≥48 h；（3）經(jīng)治療好轉(zhuǎn)，從ICU轉(zhuǎn)至其他科室、康復(fù)出院或轉(zhuǎn)院治療。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）有精神心理疾病史、認(rèn)知障礙或智力低下，無法正確理解問卷內(nèi)容；（2）有重大顱腦損傷、中毒性腦病以及其他可引起認(rèn)知功能損害的疾??；（3）有聽力或語言表達(dá)障礙。 剔除標(biāo)準(zhǔn)：（1）轉(zhuǎn)出ICU 后3 個(gè)月或6個(gè)月隨訪時(shí)失訪；（2） 隨訪期間因病情加重再次入ICU或死亡。 慢性疼痛的診斷標(biāo)準(zhǔn)：（1）在ICU 轉(zhuǎn)出后出現(xiàn)的疼痛，持續(xù)時(shí)間超過3 個(gè)月[9]；（2）目前疼痛或不適與ICU 入院前的疼痛性質(zhì)不同；（3） 排除其他原因引起的疼痛，如外傷等。 本研究已通過徐州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)審批（XYFY2022-KL114-01），調(diào)查對(duì)象或家屬均簽署知情同意書。

采用貝葉斯信息準(zhǔn)則 （Bayesian information criterion, BIC）作為選擇模型首要考慮的指標(biāo)時(shí)應(yīng)保證樣本量至少為200[10]。而采用潛在類別模型分析變量軌跡類別的穩(wěn)健性又受到樣本量的影響， 即樣本量在500 例范圍內(nèi)時(shí)樣本量越大越好。 綜合考慮數(shù)據(jù)收集過程的實(shí)際可操作性， 最終確定本研究的樣本量至少200 例。 到患者轉(zhuǎn)出ICU 后6 個(gè)月隨訪結(jié)束，共211 例患者完成全程隨訪。

1.2 調(diào)查工具

1.2.1 一般資料調(diào)查表 在文獻(xiàn)回顧的基礎(chǔ)上納入對(duì)ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛可能有影響的人口學(xué)和疾病相關(guān)資料，包括性別、年齡、體質(zhì)量指數(shù)、吸煙史、酗酒史、慢性病數(shù)量、手術(shù)史、慢性疼痛史、患者類型、 急性生理與慢性健康評(píng)分 （Acute Physiology and Chronic Health Evaluation, APACHE）、有無有創(chuàng)機(jī)械通氣、 有無高炎癥反應(yīng)（C 反應(yīng)蛋白水平＞100 mg/l[11]）、ICU 住院期間不同種類鎮(zhèn)靜藥物的使用狀況、阿片類藥物用量 （換算為等效非胃腸道嗎啡劑量（mg）[12]）、院內(nèi)轉(zhuǎn)運(yùn)次數(shù)、留置管道數(shù)量、總住院天數(shù)、住ICU 天數(shù)、出院后有無疼痛管理。

1.2.2 數(shù)字評(píng)定量表 本研究采用數(shù)字評(píng)定量表評(píng)估患者的疼痛程度，該量表有多個(gè)版本，其中最常用的是0～10 版[13]?；颊咝枰鶕?jù)自身情況，在0～10 中選擇1 個(gè)數(shù)字來表示自己的疼痛感覺。 其中，0 表示無疼痛，1～3 表示輕度疼痛，4～6 表示中度疼痛，7～10 表示重度疼痛[14]。

1.2.3 醫(yī)院焦慮抑郁量表 本研究采用醫(yī)院焦慮抑郁量表評(píng)估患者基線心理狀況（包括焦慮、抑郁）。源量表由Zigmond 和Snaith 于1983 年編制[15]，中文版由葉維菲等[16]于1993 年翻譯，用于評(píng)估綜合醫(yī)院患者的焦慮和抑郁情緒，2 個(gè)維度間隔1 周后的重測(cè)信度分別為0.92 和0.84。 該量表由2 個(gè)維度14 個(gè)條目組成，焦慮維度和抑郁維度各有7 個(gè)條目，根據(jù)患者癥狀的嚴(yán)重程度，每個(gè)條目分別計(jì)0～3 分。 維度得分均為0～21 分，維度得分≥8 分則表示患者存在焦慮或抑郁癥狀[17]。 本研究中2 個(gè)維度Cronbach α 系數(shù)分別為0.892、0.913。

1.2.4 匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)量表 本研究采用匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)量表評(píng)估患者基線睡眠狀況。 源量表由Buysse 等[18]于1989 年編制，1996 年由劉賢臣等[19]漢化，并在我國(guó)正常成人和精神科常見疾病患者中驗(yàn)證了中文版Cronbach α 系數(shù)為0.842，間隔2周后的重測(cè)信度為0.809。 該量表由19 個(gè)自評(píng)條目和5 個(gè)他評(píng)條目組成，采用0～3 分評(píng)分法，得分越高說明患者的睡眠質(zhì)量越差。國(guó)內(nèi)多以7 分為截點(diǎn)值，其靈敏度和特異度分別為98.3%和90.2%[19]。 本研究中該量表的Cronbach α 系數(shù)為0.898。

1.2.5 簡(jiǎn)易疲乏量表 本研究采用簡(jiǎn)易疲乏量表評(píng)估患者基線疲乏狀況。 源量表于1999 年由Mendoza等[20]研發(fā)，2004 年由Wang 等[21]漢化，并在癌癥患者中驗(yàn)證了疲乏強(qiáng)度的Cronbach α 系數(shù)為0.92，疲乏影響的Cronbach α 系數(shù)為0.90。 該量表共9 個(gè)條目，前3 個(gè)條目分別評(píng)價(jià)患者現(xiàn)在的疲乏程度、24 h內(nèi)的一般疲乏程度與最疲乏的程度。均采用Likert 11 級(jí)評(píng)分法（0 代表“沒有疲乏”，10 代表“患者能想到的最嚴(yán)重的疲乏”） 進(jìn)行評(píng)分，3 個(gè)條目的平均分即疲乏程度評(píng)分，＞0 分則表示患者存在疲乏癥狀，評(píng)分越高則疲乏程度越重[21]。 本研究中簡(jiǎn)易疲乏量表的Cronbach α 系數(shù)為0.960。

1.3 資料收集和質(zhì)量控制方法 本研究共調(diào)查3次， 由2 名經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化培訓(xùn)的研究者分別在患者轉(zhuǎn)出ICU 后1 周、3 個(gè)月和6 個(gè)月收集資料。 通過查閱電子病歷、翻閱ICU 特護(hù)記錄單，收集患者的一般資料。 患者轉(zhuǎn)出ICU 后1 周通過面對(duì)面隨訪（156 例）或電話隨訪（55 例）的方式評(píng)估其基線心理狀況（包括焦慮、抑郁）、基線生理狀況（包括睡眠、疲乏）及疼痛的發(fā)生狀況。 患者出院后通過醫(yī)院信息系統(tǒng)補(bǔ)充完善患者的臨床資料， 如總住院天數(shù)等。 患者轉(zhuǎn)出ICU 后3 個(gè)月和6 個(gè)月通過電話隨訪評(píng)估患者的慢性疼痛狀況。 研究者于患者入住ICU 期間給予其問候和關(guān)心，并及時(shí)將患者的病情進(jìn)展告知家屬，取得患者及其家屬的信任，提高評(píng)估結(jié)果的可靠性。在研究資料收集時(shí)，與參與資料收集的科室、醫(yī)護(hù)工作者建立良好的合作關(guān)系。調(diào)查過程采用統(tǒng)一的指導(dǎo)語，調(diào)查結(jié)束后按照統(tǒng)一的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算各量表得分。所有資料經(jīng)雙人核查后錄入電腦。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用Mplus 8.3 建立潛在類別模型。確定潛類別個(gè)數(shù)是模型擬合的關(guān)鍵，常用模型擬合檢驗(yàn)和信息評(píng)價(jià)指標(biāo)并結(jié)合實(shí)際意義來選擇潛類別個(gè)數(shù)。 赤池信息準(zhǔn)則（akaike information criterion,AIC）、貝葉斯信息準(zhǔn)則以及樣本校正的貝葉斯信息準(zhǔn)則（sample size-adjusted BIC, aBIC）是常用的信息指數(shù)，這些指標(biāo)越小，表明模型擬合越好。 羅-夢(mèng)戴爾-魯本校正似然比 （Lo-Mendell-rubin, LMR）和Bootstrap的似然比檢驗(yàn)（bootstrapped likelihood ratio test, BLRT）是常用的模型擬合檢驗(yàn)，當(dāng)P 值達(dá)到顯著水平時(shí)（P＜0.05），說明k 個(gè)類別的模型優(yōu)于k-1個(gè)類別的模型。 在確定類別數(shù)目時(shí)，羅-夢(mèng)戴爾-魯本校正似然比相較于Bootstrap 的似然比檢驗(yàn)更為敏感，結(jié)果更加可靠。熵（Entropy）為0～1，熵越高，表明分類精準(zhǔn)性越高。從類別數(shù)為1 的初始模型開始，逐步增加模型中的類別數(shù)目，比較模型間擬合指標(biāo)，結(jié)合實(shí)際意義及統(tǒng)計(jì)指標(biāo)確定最佳模型[22]。

采用SPSS 26.0 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。 對(duì)計(jì)量資料進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，均為偏態(tài)分布，采用中位數(shù)（四分位數(shù)）描述，重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)比較采用Friedman 檢驗(yàn)，組間比較采用Mann-Whitney U 檢驗(yàn)； 計(jì)數(shù)資料采用頻數(shù)和構(gòu)成比描述，組間比較采用Pearson χ2檢驗(yàn)。為探究影響ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛發(fā)展軌跡的危險(xiǎn)因素，采用二分類Logistic 回歸進(jìn)行多因素分析。檢驗(yàn)水準(zhǔn)α=0.05。

2 結(jié)果

2.1 一般資料及患者轉(zhuǎn)出ICU 后1 周焦慮、抑郁、睡眠障礙及疲乏得分情況 初步納入285 例ICU轉(zhuǎn)出患者，隨訪期間死亡33 例，失訪19 例，由于病情加重再次入ICU 22 例，最終211 例完成隨訪。 其中，男性107 例（50.7%），女性104 例（49.3%）；年齡58.00（47.00, 69.00）歲；體質(zhì)量指數(shù)為23.40（21.90,25.40）kg/m2；73 例（34.6%）有吸煙史；81 例（38.4%）有酗酒史；慢性病數(shù)量為1.00（0， 2.00）種；87 例（41.2%）有手術(shù)史；21 例（10.0%）有慢性疼痛史；患者類型：內(nèi)科疾病81 例（38.4%），外科疾病130 例（61.6%）； 急性生理與慢性健康評(píng)分為13.00（9.00，18.00）分；有創(chuàng)機(jī)械通氣129 例（61.1%）；高炎癥反應(yīng)83 例（39.3%）；鎮(zhèn)靜藥物：右美托咪定150 例（87.7%），丙泊酚102 例（59.6%），咪達(dá)唑侖80 例（46.8%）；阿片類等效非胃腸道嗎啡劑量240.00（20.00, 685.00）mg；院內(nèi)轉(zhuǎn)運(yùn)次數(shù)為4.00（4.00,6.00）次；留置管道數(shù)量為4.00（3.00，5.00）根；總 住 院 天 數(shù) 為16.00（10.00，23.00）d；住ICU 天 數(shù) 為4.00（2.00，6.00）d；9 例（4.3%）出院后有疼痛管理。

本組患者轉(zhuǎn)出ICU 后1 周焦慮維度得分為5.00（3.00，9.00）分，抑郁維度得分為6.00（4.00，9.00）分，根據(jù)維度得分≥8 分表示患者存在焦慮或抑郁癥狀的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[17]，82 例（38.9%）為焦慮患者，100 例（47.4%）為抑郁患者。 本組患者轉(zhuǎn)出ICU 后1 周匹茲堡睡眠質(zhì)量指數(shù)量表總分為7.00（6.00，10.00）分，根據(jù)總分＞7 分表示患者存在睡眠障礙的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[19]，154 例（73.0%）為睡眠障礙患者。本組患者轉(zhuǎn)出ICU 后1 周疲乏程度評(píng)分為1.00（0，5.00）分，根據(jù)評(píng)分＞0 分表示患者存在疲乏癥狀的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[21]，131 例（62.1%）為疲乏患者。

2.2 ICU 轉(zhuǎn)出患者各時(shí)間點(diǎn)疼痛得分情況 本組患者轉(zhuǎn)出ICU 后1 周疼痛得分為3.00（0，5.00）分，155例（73.5%）為疼痛患者；患者轉(zhuǎn)出ICU 后3 個(gè)月疼痛得分為0（0，3.00）分，89 例（42.2%）為疼痛患者；患者轉(zhuǎn)出ICU 后6 個(gè)月疼痛得分為0（0，2.00）分，66 例（31.3%） 為疼痛患者。 3 個(gè)時(shí)間點(diǎn)的疼痛得分經(jīng)Friedman 檢驗(yàn)，χ2=269.292，P＜0.001。

2.3 ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛發(fā)展軌跡的潛在類別將類別數(shù)從1 依次增加至5， 分別擬合線性、二次以及自由估計(jì)3 種增長(zhǎng)混合模型。（1）二次估計(jì)模型和自由估計(jì)模型：信息評(píng)價(jià)指標(biāo)赤池信息準(zhǔn)則、貝葉斯信息準(zhǔn)則和樣本校正的貝葉斯信息準(zhǔn)則值隨類別數(shù)目的增加而減小，當(dāng)類別數(shù)目為3 時(shí)，熵值分別為0.963 和0.988， 羅-夢(mèng)戴爾-魯本校正似然比和Bootstrap 的似然比檢驗(yàn)均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義， 故保留3個(gè)類別模型。（2）線性估計(jì)模型：保留3 個(gè)類別時(shí)，熵值為0.997，羅-夢(mèng)戴爾-魯本校正似然比和Bootstrap的似然比檢驗(yàn)均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。 與二次估計(jì)模型和自由估計(jì)模型相比，線性模型信息指數(shù)最小，熵值最大，故認(rèn)為保留3 個(gè)潛在類別線性估計(jì)的模型最優(yōu)，具體擬合指標(biāo)見表1。

以疼痛程度為縱坐標(biāo)、以轉(zhuǎn)出ICU 時(shí)間為橫坐標(biāo)繪制3 個(gè)潛在類別（C1～C3） 的軌跡圖， 見圖1。ICU 轉(zhuǎn)出患者基線疼痛得分由高至低依此為C2 組（7.13±0.44）分、C3 組（5.17±0.24）分、C1 組（2.28±0.18）分。 從表2 可知，C1～C3 組ICU 轉(zhuǎn)出患者疼痛得分整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，且下降趨勢(shì)均顯著（P＜0.001）。因此， 將3 個(gè)潛在類別根據(jù)其變化趨勢(shì)及特點(diǎn)分別命名為輕度疼痛至完全緩解組（C1）、高至中度疼痛組（C2）、中至輕度疼痛組（C3）。

圖1 3 個(gè)潛在類別的ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛發(fā)展軌跡圖

表2 3 個(gè)潛在類別的ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛發(fā)展軌跡模型的參數(shù)估計(jì)

2.4 不同特征ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛發(fā)展軌跡潛在類別的比較 由于高至中度疼痛組和中至輕度疼痛組的患者人數(shù)較少， 結(jié)合臨床實(shí)際意義將2 組ICU 轉(zhuǎn)出患者進(jìn)行合并， 命名為“疼痛未完全緩解組”。比較疼痛未完全緩解組與輕度疼痛至完全緩解組ICU 轉(zhuǎn)出患者的差別。 結(jié)果顯示，不同性別、慢性疼痛史、患者類型、手術(shù)、有創(chuàng)機(jī)械通氣、高炎癥反應(yīng)、阿片類藥物用量、院內(nèi)轉(zhuǎn)運(yùn)次數(shù)、留置管道數(shù)量、總住院天數(shù)、焦慮、抑郁、睡眠障礙、疲乏的ICU 轉(zhuǎn)出患者，其慢性疼痛發(fā)展軌跡潛在類別比較，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05）。 見表3。

表3 不同特征ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛發(fā)展軌跡潛在類別的比較

2.5 ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛未完全緩解的影響因素分析 以ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛發(fā)展軌跡類別為因變量（輕度疼痛至完全緩解組=0，疼痛未完全緩解組=1），以單因素分析中有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的14 個(gè)變量為自變量，進(jìn)行二分類Logistic 回歸分析，采用逐步進(jìn)入法篩選自變量。 從模型整體檢驗(yàn)的各統(tǒng)計(jì)量來看， 模型的卡方值為76.565， 所對(duì)應(yīng)的概率值＜0.001，Cox & Snell R2和Nagelkerke R2分別為0.304 和0.430，對(duì)數(shù)似然值為182.395；說明模型的整體擬合效果較好[23]。 Hosmer-Lemeshow 檢驗(yàn)的卡方值為9.172，顯著性概率值為0.241，整體模型的適配度佳，可用于具體分析。 二分類Logistic 回歸分析結(jié)果顯示，女性、慢性疼痛史、外科疾病、高炎癥反應(yīng)、抑郁、疲乏是ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛未完全緩解的危險(xiǎn)因素（P＜0.05）。 見表4。

表4 ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛發(fā)展軌跡的二分類Logistic 回歸分析（n＝211）

3 討論

3.1 ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛發(fā)展軌跡存在3 種潛在類別 本研究通過增長(zhǎng)混合模型識(shí)別出3 種ICU轉(zhuǎn)出患者的慢性疼痛發(fā)展軌跡潛在類別， 即輕度疼痛至完全緩解組、 中至輕度疼痛組、 高至中度疼痛組，說明ICU 轉(zhuǎn)出患者在身體恢復(fù)過程中疼痛程度的變化存在差異。 本研究中輕度疼痛至完全緩解組所占比例最高（69.7%），說明大部分患者住院期間病情得到了改善并且獲得了有效的疼痛管理， 出院后隨著身體功能的恢復(fù)，疼痛完全緩解；與Liu 等[7]研究結(jié)果一致。另外，本研究還有22.7%和7.6%的患者分別歸屬于中至輕度疼痛組和高至中度疼痛組，患者隨訪期間疼痛并未完全緩解； 既往在不同患者群體中也都發(fā)現(xiàn)了持續(xù)疼痛軌跡類別[7-8，24]。 這些患者的共同特征是疼痛程度的初始水平較高。 如果沒有實(shí)現(xiàn)對(duì)疼痛程度較重的急性疼痛的管理， 可能會(huì)增加其轉(zhuǎn)化為慢性疼痛的可能性， 提示院內(nèi)的急性疼痛管理還需進(jìn)一步加強(qiáng)。此外，患者出院后的疼痛管理也同等重要。

3.2 ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛未完全緩解的影響因素

3.2.1 性別 本研究結(jié)果顯示， 性別是ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛未完全緩解的影響因素（OR=3.076，P=0.003），即以男性為參照，ICU 轉(zhuǎn)出女性患者發(fā)生慢性疼痛未完全緩解的風(fēng)險(xiǎn)更大。 疼痛的性別差異與大腦結(jié)構(gòu)和功能、內(nèi)源性鎮(zhèn)痛系統(tǒng)、性激素、性染色體、社會(huì)因素及心理因素等密切相關(guān)，女性對(duì)傷害性刺激比男性更為敏感、 對(duì)軀體的感知能力及思想認(rèn)知比男性更復(fù)雜， 對(duì)自身病情和癥狀的變化關(guān)注度更高[25]。

3.2.2 慢性疼痛史 本研究結(jié)果顯示， 慢性疼痛史是ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛未完全緩解的影響因素（OR=3.654，P=0.023），即有慢性疼痛史的ICU 轉(zhuǎn)出患者，其發(fā)生慢性疼痛未完全緩解的風(fēng)險(xiǎn)更大。 ICU患者由于自身疾病的復(fù)雜性且經(jīng)常接受侵入性操作，反復(fù)遭受疼痛刺激，存在慢性疼痛史的患者往往表現(xiàn)出更高的疼痛敏感性，故而在轉(zhuǎn)出ICU 后較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)仍然感受到疼痛的存在[26]。

3.2.3 患者類型 本研究結(jié)果顯示， 患者類型是ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛未完全緩解的影響因素（OR=2.572，P=0.028），即以內(nèi)科疾病患者為參照，外科疾病患者發(fā)生慢性疼痛未完全緩解的風(fēng)險(xiǎn)更大。相關(guān)研究顯示，慢性術(shù)后疼痛的發(fā)病率為5%～85%[27]，這可能也是外科疾病患者發(fā)生慢性疼痛未完全緩解的風(fēng)險(xiǎn)較高的原因。

3.2.4 高炎癥反應(yīng) 本研究結(jié)果顯示， 高炎癥反應(yīng)是ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛未完全緩解的影響因素（OR=2.628，P=0.009），即有高炎癥反應(yīng)的ICU 轉(zhuǎn)出患者發(fā)生慢性疼痛未完全緩解的風(fēng)險(xiǎn)更大；與Koster 等研究結(jié)論一致[11]。 神經(jīng)系統(tǒng)過度的炎癥反應(yīng)和異常的免疫調(diào)節(jié)在急性疼痛向慢性疼痛的轉(zhuǎn)變過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用[28]。 若在急性疼痛發(fā)作期抑制炎癥反應(yīng)，機(jī)體未能啟動(dòng)必要的免疫應(yīng)答反應(yīng)，反而會(huì)使疼痛的病程延長(zhǎng)， 增加后期發(fā)展為慢性疼痛的風(fēng)險(xiǎn)[29]。 由于本研究缺失這些發(fā)生高炎癥反應(yīng)患者的抗炎治療相關(guān)資料， 因此有關(guān)高炎癥反應(yīng)對(duì)ICU 轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛的影響還有待后續(xù)研究的進(jìn)一步探討。

3.2.5 抑郁和疲乏 本研究結(jié)果顯示，抑郁（OR=3.502，P=0.002）和疲乏（OR=3.879，P=0.006）是ICU轉(zhuǎn)出患者慢性疼痛未完全緩解的影響因素， 即轉(zhuǎn)出ICU 后1 周存在抑郁和疲乏的患者發(fā)生慢性疼痛未完全緩解的風(fēng)險(xiǎn)更大。 患者轉(zhuǎn)出ICU 早期病情往往相對(duì)于其他患者仍較重，再加上醫(yī)療環(huán)境的改變、監(jiān)護(hù)觀察頻率減少以及護(hù)理方式的差異， 極易產(chǎn)生一系列身體和心理癥狀[30]。 疼痛使患者精神萎靡、疲乏無力、心情煩躁，這一系列負(fù)面感受又會(huì)對(duì)患者產(chǎn)生惡性刺激，從而增加患者的痛苦，形成惡性循環(huán)，不利于疼痛緩解。

4 本研究局限性

本研究為單中心研究，樣本量較?。晃磳?duì)研究對(duì)象的疾病種類進(jìn)行限制，研究對(duì)象缺乏特異性；受調(diào)查醫(yī)院ICU 實(shí)際用藥情況所限，未納入非阿片類鎮(zhèn)痛藥物的使用情況；患者轉(zhuǎn)出ICU 后的疼痛管理率較低（4.3%）且效果不佳，均有待于未來進(jìn)一步探討。

[致謝] 感謝徐州醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室卓郎教授和肖立順教授對(duì)本研究涉及的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的指導(dǎo)！